[发明专利]一种基于深度神经网络的滑坡地形检测方法在审
| 申请号： | 201911112833.6 | 申请日： | 2019-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN111223183A | 公开（公告）日： | 2020-06-02 |
| 发明（设计）人： | 黄坚;朱赛楠;贾雪婷;杜博文;殷跃平 | 申请（专利权）人： | 中国地质环境监测院 |
| 主分类号： | G06T17/05 | 分类号： | G06T17/05 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 邓治平 |
| 地址： | 100081*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度神经网络的滑坡地形检测方法，采集滑坡遥感影像、数字高程模型数据，获取滑坡具体范围坐标并生成滑坡标注图；对滑坡遥感影像、数字高程模型和滑坡标注图作数据预处理；构建以DeepLab V3+为架构的地质特征提取模型并从遥感地形数据集中提取丰富的地质特征；融合滑坡遥感影像特征和数字高程模型特征，结合滑坡领域知识，加载地质特征参数，在DeepLab V3+架构基础上实现地形分割模型，完成像素级别粒度的滑坡地形分割，达到滑坡地形检测的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 滑坡 地形 检测 方法 | ||
【主权项】：
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